Cómo resolver Sudokus con OpenCV paso a paso

Cómo resolver Sudokus con OpenCV paso a paso

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Preparación de la imagen
3. Búsqueda de contornos
   1. Método externo para obtener los contornos
   2. Aproximación de cadena simple
4. Encontrar el contorno más grande
5. Preprocesamiento y división de las imágenes
6. Clasificación de los dígitos
   1. Cargar el modelo de clasificación
   2. Preprocesamiento de las imágenes (escala de grises)
   3. Realizar las predicciones
7. Visualización de los resultados
   1. Creación de un nuevo tablero con los valores resueltos
   2. Sobrelayado de la solución en la imagen original
   3. Visualización del resultado final
8. Conclusiones

Artículo: Cómo resolver problemas de Sudoku utilizando OpenCV

¡Hola a todos! Bienvenidos a mi canal. En este video, vamos a aprender cómo resolver problemas de Sudoku utilizando OpenCV. Vamos a seguir un enfoque paso a paso para lograrlo. Así que prepárense y no se olviden de suscribirse a mi nuevo canal de desarrollo web, donde podrán aprender cómo crear diferentes proyectos utilizando tecnologías web.

Empecemos con el Sudoku. Lo primero que debemos hacer es abrir nuestro entorno de programación, en este caso, PyCharm. En nuestra carpeta de trabajo, encontraremos tres archivos: "sudoku_main", "utilities" y "sudoku_solver". La parte principal de OpenCV, es decir, el procesamiento de imágenes, se encuentra en el archivo "sudoku_main", mientras que las funciones relacionadas se encuentran en el archivo "utilities", y el archivo "sudoku_solver" contiene el aspecto matemático del problema.

Antes de empezar, he creado un archivo que muestra los seis pasos que realizaremos. Esto nos ayudará a tener una visión general clara del proyecto. Ahora, pasemos al primer paso: el preprocesamiento de la imagen. Aquí, convertiremos la imagen original en escala de grises, aplicaremos un umbral adaptativo y también añadiremos un poco de desenfoque. El resultado de este paso será la imagen umbral.

El siguiente paso es encontrar los contornos en la imagen. Utilizaremos el método externo para obtener los contornos, y a continuación, aplicaremos una aproximación de cadena simple para obtener las coordenadas del contorno más grande. Este contorno más grande será nuestro Sudoku.

Una vez que tenemos el Sudoku, pasaremos al proceso de clasificación de los dígitos. Hay un modelo ya entrenado disponible que utilizaremos para clasificar los dígitos. Cada uno de los dígitos identificados será clasificado y almacenado en una lista.

Con los números clasificados, podemos pasar al siguiente paso, que es encontrar la solución del Sudoku. Utilizaremos un algoritmo matemático para obtener la solución del tablero. Este algoritmo ha sido desarrollado por Tim Ruschival, y lo utilizaremos gracias a su generosidad.

Ahora que tenemos la solución, podemos volver atrás y superponerla en la imagen original. Al hacer esto, obtendremos el tablero del Sudoku resuelto. También agregaremos una cuadrícula sobre el tablero para una mejor visualización.

En resumen, hemos aprendido cómo usar OpenCV para resolver problemas de Sudoku paso a paso. Este proyecto combina el procesamiento de imágenes, la clasificación de dígitos y algoritmos matemáticos para obtener una solución completa. Espero que hayan disfrutado de este video y que les haya sido útil. Si tienen alguna pregunta, no duden en dejarla en los comentarios.

¡Gracias por su atención y hasta la próxima!

Pros:

• Explicación detallada del proceso paso a paso.
• Uso de lenguaje claro y accesible.
• Incorporación de imágenes para una mejor comprensión.
• Uso de recursos externos y agradecimiento adecuado.

Contras:

• La falta de imágenes o ejemplos visuales puede dificultar la comprensión para algunos lectores.
• Se podría incluir más información sobre el proceso de entrenamiento del modelo de clasificación.

Destacados:

• Aprendiendo a resolver problemas de Sudoku utilizando OpenCV.
• Pasos detallados para el preprocesamiento de la imagen, búsqueda de contornos y clasificación de los dígitos.
• Cómo superponer la solución en la imagen original y visualizar el resultado final.
• Uso de un algoritmo matemático para encontrar la solución del Sudoku.
• Agradecimiento al autor del algoritmo utilizado.

Preguntas frecuentes:

Q: ¿Cómo se obtiene la solución del tablero de Sudoku? A: Utilizamos un algoritmo matemático desarrollado por Tim Ruschival para obtener la solución del tablero de Sudoku. Este algoritmo ha sido generosamente compartido y es utilizado en nuestro proyecto.

Q: ¿Cómo se clasifican los dígitos encontrados en el Sudoku? A: Utilizamos un modelo ya entrenado para clasificar los dígitos encontrados en el Sudoku. Este modelo ha sido creado previamente y es utilizado para determinar el valor de cada uno de los dígitos.

Q: ¿Qué sucede si no se encuentra un Sudoku en la imagen? A: En caso de que no se encuentre un Sudoku en la imagen, se mostrará un mensaje indicando que no se ha encontrado un Sudoku.

Q: ¿Es posible entrenar un modelo personalizado para la clasificación de dígitos? A: Sí, es posible entrenar un modelo personalizado para la clasificación de dígitos. En nuestro proyecto, utilizamos un modelo pre-entrenado, pero si desea mejorar la precisión o personalizar el modelo, puede entrenarlo utilizando sus propios datos de entrenamiento.

Q: ¿Cuál es el propósito de superponer la solución en la imagen original? A: Al superponer la solución en la imagen original, podemos visualizar el tablero de Sudoku resuelto de una manera más clara y comprensible. Esto permite una mejor visualización y comprensión de los resultados alcanzados.

Q: ¿Qué tan preciso es el modelo de clasificación utilizado? A: La precisión del modelo de clasificación utilizado depende de varios factores, incluyendo el conjunto de datos de entrenamiento y la complejidad del problema. En nuestro proyecto, utilizamos un modelo pre-entrenado que muestra una alta precisión en la clasificación de dígitos de Sudoku. Sin embargo, para obtener resultados más precisos, se recomienda entrenar un modelo personalizado utilizando un conjunto de datos adecuado.